基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的xy定位平臺的非光滑非線性辨識(1)

1、分類號密級UDC編號桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的XY定位平臺的非光滑非線性辨識(英文)IdentificationfNonsmoothNonlinearityinXYpositioningStageBasedonNeuralwks研究生姓名：吳宏棟指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)：譚永紅（教授）申請學(xué)科門類：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：控制理論與控制工程提交論文日期：2008年4月論文答辯時間：2008年6月2008年6月15日摘要摘要隨

2、著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，以提高產(chǎn)品加工的生產(chǎn)效率為主的高度自動化和以提高產(chǎn)品的質(zhì)量為主的精密化成為現(xiàn)代機械加工技術(shù)發(fā)展的主要方向。大規(guī)模集成電路的生產(chǎn)、超精密加工、生物遺傳檢測等領(lǐng)域都需要十分精確的運動定位，這些都離不開精密定位技術(shù)的支持。XY精密定位工作臺是這些設(shè)備實現(xiàn)平面運動高精度的核心部件。本文圍繞工作臺伺服系統(tǒng)展開的建模與仿真研究，對于提高工作臺伺服系統(tǒng)的動、靜態(tài)特性及跟蹤精度具有重要的意義。要實現(xiàn)對XY精密定位工作臺的精確控制，

3、首先就要對它建立一個精確的模型；然后采用相應(yīng)的控制策略。針對確定系統(tǒng)的模型辨識和控制的研究歷來已久，但大多數(shù)的研究還是建立在確定的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)之上，可是，實際控制對象變得越來越復(fù)雜，使得對象精確的數(shù)學(xué)模型在大多數(shù)情況下難以得到，所幸，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有并行處理能力、自學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)能力和以任意精度逼近任意非線性函數(shù)的特點，在模式識別、系統(tǒng)辨識、控制等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為復(fù)雜系統(tǒng)的模型辨識和控制提供了新方法。由于機

4、械系統(tǒng)的固有特性，非線性存在于XY工作臺的機械系統(tǒng)中，影響了對它們的高精度控制，從而影響產(chǎn)品的質(zhì)量。存在于伺服系統(tǒng)中的非線性特性有：摩擦、間隙等。而摩擦非光滑非線性特性對系統(tǒng)的低速運動控制影響比較明顯，它會引起系統(tǒng)跟蹤誤差、極限環(huán)以及低速爬行甚至可能不穩(wěn)定。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其神經(jīng)元是光滑激勵函數(shù)，所以難以準(zhǔn)確逼近非光滑的非線性系統(tǒng)；也就是說，它無法對該系統(tǒng)進行準(zhǔn)確辨識。為此，針對XY平臺的驅(qū)動電機輸入電壓與工作臺定位速度系統(tǒng)中存在摩擦